• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.789-790
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• 2008

In this paper, we introduce the multi-target-based auto surveillance algorithm. Multi-target-based surveillance system detects intrusion objects in the specified areas. The proposed algorithm can divide into two parts: i) background generation, ii) object extraction. In this paper, one of the optical flow equation methods for estimation of gradient method used to generate the background [2]. In addition, the objects and back- ground video images that are continually entering the differential extraction.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.159-162
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• 2001

In this Paper, a new multi-sensor single-target tracking method in cluttered environment is proposed. Unlike the established methods such as probabilistic data association filter (PDAF), the proposed method intends to reflect the information in detection phase into parameters in tracking so as to reduce uncertainty due to clutter. This is achieved by first modifying the Bayes risk in Bayesian detection criterion to incorporate the likelihood of measurements from multiple sensors. The final estimate is then computed by taking a linear combination of the likelihood and the estimate of measurements. We develop the procedure and discuss the results from representative simulations.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권4호
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• pp.513-518
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• 2012

In this paper, we proposed a method of fast track merging which is the foundation of track to track association technique. The existing method of track merging is performed throughout comparison between tracks to tracks. Therefore, it has heavy calculation time. In our research, we developed a method for fast clustering by using nearest neighbor measurement identification. The simulation results show that the proposed method is more faster than previous method about 3.3%. We expect that this method could be effectively used in multi-target tracking particularly in heavy clutter environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.361-363
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• 2011

다기능관측경은 주.야 관측이 가능하고, 레이저거리측정기로 표적의 거리측정 뿐만 아니라, 위성항법장치와 자북측정기를 활용하여 표적의 좌표를 정확하게 알아낼 수 있는 휴대용 관측경이다. 본 논문에서는 이러한 다기능관측경의 운용개념 및 소형화, 최경량 구현을 통해 최고의 성능과 최경량을 구현하는 방법에 대해 소개하고자 한다.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.61-70
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• 2011

This study aims to establish the concept about a new approaching method dor remodeling in the planning step. also, this study sets up the way how to approach in a dimensional way by classifying the conceptual composition of the target housing as a method. The dimensional definition is as below. The one dimensional approach: the spot. the two dimensional approach: the line, the three dimensional approach: the apatial mass, the four dimensional approach: space + time, the n dimensional (multi-dimensional) approach: the space + time + emotion. The research findings are as follows : For the purpose of remodeling, the old housing should be viewed in the three dimensional shape and space. It is defined as multi-dimensional module method to design the shape and space of the target housing in a multi-dimensional point, considering the three dimensional space composition, the emotion of the user, the housing itself. and the time of the user.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.359-362
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• 2004

In multi-dimensional image, ICA-based feature extraction algorithm, which is proposed in this paper, is for the purpose of detecting target feature about pixel assumed as a linear mixed spectrum sphere, which is consisted of each different type of material object (target feature and background feature) in spectrum sphere of reflectance of each pixel. Landsat ETM+ satellite image is consisted of multi-dimensional data structure and, there is target feature, which is purposed to extract and various background image is mixed. In this paper, in order to eliminate background features (tidal flat, seawater and etc) around target feature (laver farm) effectively, pixel spectrum sphere of target feature is projected onto the orthogonal spectrum sphere of background feature. The rest amount of spectrum sphere of target feature in the pixel can be presumed to remove spectrum sphere of background feature. In order to make sure the excellence of feature extraction method based on ICA, which is proposed in this paper, laver farm feature extraction from Landsat ETM+ satellite image is applied. Also, In the side of feature extraction accuracy and the noise level, which is still remaining not to remove after feature extraction, we have conducted a comparing test with traditionally most popular method, maximum-likelihood. As a consequence, the proposed method from this paper can effectively eliminate background features around mixed spectrum sphere to extract target feature. So, we found that it had excellent detection efficiency.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.115-118
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• 2012

Levey-Jennings 정도관리는 측정치가 관리 허용치(평균 ${\pm}2SD$ 또는 ${\pm}3SD$)를 벗어나는 우연오차만 관리를 했었다면, Westgard Multi-Rules 정도관리는 우연오차와 계통오차의 분리분석을 할 수 있고 복합적용이 가능해 병원 인증 내부정도관리에서도 적극 권장하고 있다. 하지만 검체검사 정도관리에서는 kit 내 같은 기질의 정도관리 물질을 사용해 계통오차의 인지가 쉽지 않고 잦은 농도 변경으로 목표치 설정이 어려워 Westgard Multi-Rules의 적용이 힘들었다. 따라서 본 연구는 정도관리 물질을 상용화된 제 3의 물질을 사용해 신뢰성 있는 목표치를 산출하고 Westgard Multi-Rules을 적용함으로써 정도관리를 개선하고자 한다. 갑상선 검사인 Total T3를 대상으로 정도관리 물질을 B사의 Immunoassay Plus Control Level 1, 2, 3를 사용하여 ${\pm}2SD$를 벗어난 값을 제외한 1개월 동안 295회 데이터의 평균값으로 목표치를 설정하였다. 그리고 20일간 총 194회 실험의 정도관리 물질 측정치를 표준편차 지수를 이용하여 하나의 관리도상에 놓고 Westgard Multi-Rules 중 12s, 22s, 13s, 2 of 32s, R4s, 41s, $10\bar{x}$, 7T의 규칙들을 적용하여 우연오차와 계통오차를 분리하여 분석하였다. Total T3의 목표치는 정도관리 물질 1, 2, 3번이 각각 84.2 ng/dl, 156.7 ng/dl, 242.4 ng/dl로 설정되었고 표준편차는 각각 11.22 ng/dl, 14.52 ng/dl, 14.52 ng/dl로 설정되었다. 설정된 목표치를 기준으로 Westgard Multi-Rules을 적용한 뒤 유형을 분석한 결과 우연오차인 12s가 48회, 13s가 13회, R4s가 6회로 분석되었고 계통오차인 22s는 10회, 41s가 11회, 2 of 32s가 17회, $10\bar{x}$가 10회로 분석되었으며 7T는 적용되어지지 않았다. 통제 불가능한 우연오차의 유형들은 전체실험과정을 재확인하고 재검사 비중을 높이는 등의 조치를 취하였으며 통제 가능한 계통오차의 유형들은 원인을 찾아 조치사항 양식에 기록하고 필요 시 내부정도관리 위원회에 보고하였다. 상용화된 제 3의 물질을 정도관리 물질로 사용하고 목표치를 설정함에 따라 하나의 관리도 상에서 3가지 정도관리 물질에 대한 Westgard Multi-Rules의 적용이 가능하게 되었고, 그 결과 12s, 22s, 13s, 2 of 32s, R4s, 41s, $10\bar{x}$, 7T 규칙들의 분석으로 우연오차와 계통오차의 정밀분석이 가능해 졌다. 또한 ${\pm}3SD$ 내의 모든 데이터를 분석 할 수 있어 Error 검출을 최대화 할 수 있게 되었다. 이와 같이 체계적으로 Westgard Multi-Rules을 적용한 정도관리는 검체검사의 정도관리에 질적 향상을 가져다 줄 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.245-249
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• 2013

In this paper, we propose two rate control algorithms for multi-view extension of HEVC with two rate control algorithms adopted in HEVC and analyze the multi-view rate control performance. The proposed multi-view rate controls are designed on HEVC-based multi-view video coding (MV-HEVC) platform with consideration of high-level syntax, inter-view prediction, etc. not only for the base view but also for the extended views using the rate control algorithms based on URQ (Unified Rate-Quantization) and R-lambda model adopted in HEVC. The proposed multi-view rate controls also contain view-wise target bit allocation for providing the compatibility to the base view. By allocating the target bitrates for each view, the proposed multi-view rate control based on URQ model achieved about 1.83% of average bitrate accuracy and 1.73dB of average PSNR degradation. In addition, about 2.97% of average bitrate accuracy and 0.31dB of average PSNR degradation are achieved with the proposed multi-view rate control based on R-lambda model.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.404-413
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• 2015

대공 레이다에서 표적의 분류는 대 탄도탄 모드 수행의 가장 중요한 부분 중 하나이다. 대 탄도탄 모드에서는 항공기와 탄도탄을 분류하여 각 표적에 따른 대응 방법을 결정한다. 표적 분류의 속도와 정확도는 적의 공격에 대한 대응 능력과 직접적인 관련이 있으므로, 효율적이고 정확한 표적 분류 알고리즘이 필수적이다. 일반적으로, 레이다는 표적 분류를 위해 JEM(Jet Engine Modulation) 및 HRR(High Range Resolution), ISAR(Inverse Synthetic Array Radar) 영상 등을 사용하는데, 이러한 기법들은 표적 분류를 위한 별도의(광대역 등) 레이다 파형과 DB(Data Base) 및 분류 알고리즘을 요구한다. 본 논문은 별도의 파형 없이 실제 다기능 레이다에서 적용 가능한 표적 분류 기법을 제안한다. 특징 벡터로 추적 시 얻은 표적의 운동학적인 특징(kinematics features)을 이용하여 레이다 하드웨어 및 시간 관점에서 레이다 자원을 아끼고, 구현이 간단하여 빠르고 상대적으로 정확한 퍼지 논리(fuzzy logic)를 분류 알고리즘으로 사용하여 실제 환경에서의 적용성을 높였다. 항공기의 실측 데이터와 탄도탄의 모의 신호를 사용하여 제안한 분류 알고리즘의 성능과 적합성을 증명하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.